Dati, ottimizzazione delle conversioni e intelligenza artificiale. Sono stati questi i temi al centro dell'intervento di Enrico Pavan, Co-founder & President di Analytics Boosters, al WMF 2026, la manifestazione dedicata all'innovazione digitale in corso a Bologna.
Nel suo speech "CRO & AI: vedere l'invisibile per scalare il business", andato in scena il 24 giugno, Pavan ha mostrato come l'intelligenza artificiale stia ampliando la capacità delle aziende di leggere i propri dati e individuare opportunità che spesso sfuggono agli strumenti di analisi tradizionali. Un tema che è anche al centro del suo nuovo libro, “Data Decisions”, uscito il 23 giugno.
Il volume propone un percorso che parte dal mindset data-driven e arriva all'AI applicata, passando per analytics avanzata, CRO, sperimentazione e infrastruttura dati. Un approccio pratico che include anche tredici notebook Google Colab pensati per aiutare professionisti e aziende a mettere rapidamente in pratica metodologie e modelli descritti nel libro.
A margine dell'intervento al WMF abbiamo approfondito con Pavan alcuni dei temi affrontati sul palco e anticipato i contenuti di "Data Decisions".
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Enrico, partiamo dal titolo del tuo speech al WMF. Cosa significa oggi "vedere l'invisibile" nei dati?
«Significa riconoscere che gran parte delle informazioni utili per prendere decisioni non emerge automaticamente dagli strumenti di analisi che utilizziamo ogni giorno. Piattaforme come GA4 sono fondamentali, ma raccontano solo una parte della storia. Esistono pattern comportamentali, segmentazioni, relazioni causali e opportunità di ottimizzazione che spesso restano nascoste.
L'intelligenza artificiale ci permette di individuare questi segnali con una profondità che fino a pochi anni fa era difficilmente accessibile. Non sostituisce il lavoro dell'analista, ma ne amplifica le capacità, aiutandolo a formulare domande migliori e a individuare opportunità che altrimenti rischierebbero di passare inosservate».
In "Data Decision", sostieni che le aziende non soffrono di una mancanza di dati, ma di una mancanza di metodo. È da questa consapevolezza che nasce il tuo libro?
«Assolutamente sì. Oggi quasi tutte le aziende raccolgono enormi quantità di dati. Ogni giorno vengono generati click, sessioni, acquisti, interazioni, aperture di email, visualizzazioni e decine di altri segnali.
Il problema è che molto spesso questi dati finiscono in dashboard che nessuno consulta davvero o in report che non influenzano le decisioni. Gli strumenti non sono il collo di bottiglia. In molti casi sono potenti, accessibili e persino gratuiti. Quello che manca è un framework che permetta di trasformare le informazioni in azioni concrete.
Per questo ho cercato di costruire un percorso pratico che accompagni il lettore dalle fondamenta della misurazione fino all'AI applicata, passando per analytics avanzata, CRO, attribution, Marketing Mix Modeling e sperimentazione».
Nel libro parli anche del fenomeno che definisci HiPPO. Perché è ancora così attuale?
«Perché continua a essere presente in moltissime organizzazioni. HiPPO significa "Highest Paid Person's Opinion": l'opinione della persona con il ruolo più elevato che finisce per prevalere indipendentemente dai dati disponibili. È uno dei principali ostacoli alla costruzione di una cultura realmente data-driven. Le aziende che ottengono risultati migliori non sono necessariamente quelle che possiedono gli strumenti più sofisticati, ma quelle che riescono a creare processi decisionali in cui le evidenze contano più della gerarchia.
Finché nelle riunioni vince l'opinione e non il dato, tutti gli investimenti in tecnologia, formazione e strumenti rischiano di produrre risultati inferiori alle aspettative».
Veniamo al rapporto tra CRO e AI: come sta cambiando oggi l'ottimizzazione delle conversioni?
«Sta attraversando una trasformazione profonda. Per anni la CRO è stata associata soprattutto all'A/B testing tradizionale. Oggi disponiamo di strumenti che consentono di andare oltre. Penso ai modelli predittivi, alla personalizzazione avanzata, ai Multi-Armed Bandit e alle tecniche di ottimizzazione bayesiana. Questo non significa abbandonare il rigore metodologico. Significa avere a disposizione strumenti che permettono di apprendere più rapidamente, allocare meglio il traffico e accelerare i processi di ottimizzazione.
L'aspetto interessante è che molte di queste tecnologie non sono più riservate alle grandi aziende. Stanno diventando accessibili a un numero sempre maggiore di organizzazioni».
In "Data Decisions" affronti anche il tema dell'incrementalità. Perché oggi è così importante distinguere tra attribuzione e impatto reale delle attività di marketing?
«Perché da questa distinzione dipendono le decisioni di investimento. Uno dei casi che incontro più spesso riguarda aziende che osservano metriche apparentemente molto positive e costruiscono le proprie strategie su quei numeri. Prendiamo un e-commerce che registra un ROAS di 4x sulle campagne Google Ads e considera il risultato un successo.
Quando però si introduce una metodologia più rigorosa, come un holdout test, può emergere una realtà diversa. In alcuni casi il ROAS incrementale reale scende a 1,2x, perché una parte significativa delle conversioni sarebbe avvenuta comunque anche senza esposizione pubblicitaria. Questo non significa che le campagne non funzionino. Significa che misurare correttamente fa la differenza tra allocare i budget in modo efficiente o prendere decisioni basate su una lettura parziale della realtà».
Se dovessi sintetizzare in una sola frase il messaggio principale di "Data Decisions", quale sarebbe?
«Che il vantaggio competitivo non nasce dalla quantità di dati che raccogli, ma dalla qualità delle decisioni che prendi. Vorrei che chi leggerà il libro iniziasse a porsi domande diverse davanti a ogni metrica: sto osservando una correlazione o una causa? Questo risultato è davvero incrementale? Come posso testare questa ipotesi?
Sono domande semplici, ma cambiano profondamente il modo in cui si prendono le decisioni. E nel lungo periodo sono proprio le decisioni migliori a fare la differenza tra chi cresce e chi resta fermo».